本文借助于ANSYS软件建立了指尖密封性能有限元分析的参数化模型，对指尖密封系统进行有限元仿真分析，提出了表征指尖密封封严性能和使用寿命的数学指标。在此基础上，将Stackelberg对策引入指尖密封性能多目标优化，建立了指尖密封性能优化的Stackelberg对策模型。论文提出了正向Stackelberg主从对策机制下指尖密封性能的Stackelberg优化技术，借助于Matlab软件的神经网络工具箱建立了指尖密封的性能优化指标和结构设计变量之间函数关系的BP神经网络映射模型，并应用Matlab程序设计语言，编制程序实现基于有限元仿真试验和BP神经网络的遗传算法，为指尖密封性能的Stackelberg优化研究提供了优化工具。在正向Stackelberg主从对策机制下，针对具体的工况条件，论文应用基于有限元仿真试验和BP神经网络的遗传算法，进行了指尖密封性能优化研究，并对优化结果进行了仿真，验证本文所提出优化技术的可行性和有效性以及优化所得指尖密封结构性能的优良性。 本文的研究工作实现了基于Stackelberg对策的指尖密封性能多目标可控优化，获得了性能优良的指尖密封结构，提出了一种新型的上凹型指尖曲梁型线，为指尖密封性能的提高提供了更多的选择。研究工作同时也表明了通过探索新的指尖曲梁型线来提高指尖密封性能的巨大潜力，为指尖密封的性能优化研究提供了新的思路和方法。 此外，从广义的角度讲，作为多目标优化问题求解方法的一个探讨，本文所提出的多目标优化技术，也为工程领域中复杂、多变量，尤其是优化设计目标无法或难以表示成设计变量的显函数的多目标优化问题的求解提供了新的思路和技术手段。